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Abstract

This paper aims to find out the kinds of sub-topics that were researched in relation to Information Literacy (IL). The text mining method was applied to the articles with ‘information literacy’ in the fields of the descriptor, title and abstract in the LISA Database. Also, out of 214 journals that published these articles, those with the top ten highest frequencies were listed and analyzed. Research results show that 908 articles on information literacy were published in 214 journals and ‘User training’ and ‘Students’ were major descriptors in the sub-topic area of information literacy. Also, Reference Services Review and The Journal of Academic Librarianship are two key journals in IL research as they have the highest frequency of related articles and have shown increasing trends.

초록

본 연구의 목적은 국내 디지털 도서관 관련된 연구의 동향을 분석하는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 국내 문헌정보학 분야 대표 학술지 4종으로부터 최근 10년(2007년-2016년) 동안 발표된 디지털 도서관 관련 논문 272편을 대상으로 해당 논문의 저자가 직접 부여한 영문키워드 578개를 수집하였다. 수집된 자료는 NetMiner V.4를 사용하여 연결중심성과 매개중심성을 분석하였다. 연구 결과로는, 첫째, 연구 주제의 양적인 측면에서는 ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Public Library’, ‘E Resource’, ‘E Book’ 순으로 나타났고, 둘째, 연구 주제의 영향력 측면에서는, ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Information Behavior’, ‘E Resource’ 등의 순으로 나타났다. 마지막으로 연구 주제의 확장성 측면에서는, ‘Academic Library’, ‘Metadata’, ‘Information Behavior’, ‘E Resource’, ‘Librarian’ 등의 순으로 파악되었다.

Abstract

The aim of this study was to analyze the research trends on the digital libraries in Korea. To achieve this objective, a total of 578 author-assigned English keywords were collected from the 272 major LIS journal articles published in Korea during last ten years-period, i.e., 2007-2016. The collected data were analyzed using NetMiner V.4 to discover their ‘degree centrality’ and ‘betweenness centrality’. As the results, ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Public Library’, ‘E Resource’, and ‘E Book’ showed the most frequently conducted research topics, and ‘Academic Library’, ‘Reference Service’, ‘Information Behavior’, and ‘E Resource’ were the most influencing research topics. Finally, ‘Academic Library’, ‘Metadata’, ‘Information Behavior’, ‘E Resource’, and ‘Librarian’ seemed the most widely intervening research topics in this research.

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본 연구의 목적은 객체-관계형 데이터베이스 접근에 의한 XML 문헌의 검색 성능을 평가하는 것이다. 본 논문에서는 INEX(Initiative for the Evaluation of XML retrieval)에서의 XML 문헌의 색인 및 검색 방법에 대하여, 그리고 실험 방법론들에 대하여 기술하고 있다. 대부분의 전통적인 정보검색 성능평가 실험에서와 같이 본 연구에서 사용된 테스트 콜렉션(test collection)은 문헌(즉, XML 문헌), 토픽, ad hoc 검색, 적합성 판단, 평가로 이루어졌다. 그리고 ORDBMS 기술들을 기반으로 개발된 전용 XML 데이터베이스의 일종인 EXIMATM Supply을 사용하여 INEX에서 제공한 대규모 XML 문헌들을 저장하고 검색하였다. 본 논문에서는 실험에서 사용한 시스템에 대한 개략적인 기능들과 색인 및 검색 과정 그리고 INEX 2002에서의 성능평가 결과에 대하여, 앞으로 개선되어야 할 기능에 대하여 논하고 있다.

Abstract

The purpose of this study is to evaluate the performance of XML retrieval based on ORDBMSs(Object-Relational Database Management Systems) approach. This paper describes indexing and retrieval methods for XML documents and the methodologies of experiments at INEX(Initiative for the Evaluation of XML retrieval). Like any other traditional information retrieval experiment, the test collection was consists of documents, topics/queries, task, relevance assessments and evaluation. EXIMATM Supply, a kind of native XML DB based on ORDBMS technologies, is used for this experiment. Although this approach has many benefits, for example, no delay in storing and searching XML documents, but it showed relatively disappointed retrieval performance at INEX 2002. This result may caused since the given topics had to be decomposed and modified to be processed by the XPath processor, and during this modification the original meaning of topics can be changed inevitably and some important information may pass over.

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이 연구에서는 1999년 1월부터 2018년 6월 현재까지 약 20년 간의 기록관리를 주제로 한 뉴스 빅데이터 4,680 건을 ‘빅카인즈’에서 추출하여, 이를 대상으로 우리나라 언론의 기록관리 주제에 대해 시계열 기반으로 보도 특성을 분석하고자 하였다. 먼저, 기록관리에 대한 언론 보도량의 차이를 살펴보기 위해 시기별, 주제별, 언론사 유형별 보도량을 분석하였다. 또한 기록관리 주제에 대한 언론 보도 내용의 차이에 대한 특성을 분석하기 위해 단어빈도 기반 내용 분석과 언어 네트워크 분석을 수행하여 언론 보도 내용의 시기별, 주제별, 언론사 유형별 차이를 분석하였다. 분석 결과, 기록관리 분야 뉴스 보도는 보도량과 보도 내용에 있어 시기별, 주제별, 언론사별로 차이가 있는 것으로 나타났다. 뉴스 보도량은 2007년 대통령기록물관리법이 제정된 이후부터 증가하기 시작하여 2013년에 가장 많은 뉴스가 보도된 것으로 나타났으며, 정치와 사회 주제를 중심으로 중앙지와 경제지가 가장 많은 양의 뉴스를 보도한 것으로 나타났다. 또한 뉴스 보도 내용의 분석 결과, 기록관리가 도입된 처음 10년 동안은 기록관리의 현장 적용과 확산 과정에서 발생하는 이슈들을 중심으로 뉴스 주제가 형성되다가, 대통령기록물관리법 제정 이후로 기록관리가 정치적, 사회적 이슈의 주요 요인이 되면서 정치, 사회 분야의 뉴스가 많이 보도된 것으로 나타났다.

Abstract

The purpose of this study is to analyze the characteristics of Korean media on the topic of archives & records management based on time-series analysis. In this study, from January, 1999 to June, 2018, 4,680 news articles on archives & records management topics were extracted from BigKinds. In order to examine the characteristics of the media coverage on the archives & records management topic, this study was analyzed to the difference of the press coverage by period, subject, and type of the media. In addition, this study was conducted word-frequency based content analysis and semantic network analysis to investigate the content characteristics of media on the subject. Based on these results, this study was analyzed to the differences of media coverage by period, subject, and type of media. As a result, the news in the field of records management showed that there was a difference in the amount of news coverage and news contents by period, subject, and type of media. The amount of news coverage began to increase after the Presidential Records Management Act was enacted in 2007, and the largest amount of news was reported in 2013. Daily newspapers and financial newspapers reported the largest amount of news. As a result of analyzing news reports, during the first 10 years after 1999, news topics were formed around the issues arising from the application and diffusion process of the concept of archives & records management. However, since the enactment of the Presidential Records Management Act, archives & records management has become a major factor in political and social issues, and a large amount of political and social news has been reported.

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Abstract

In recent years, the changes in information technology have been so dramatic and the rate of changes has increased so much that information science research rigorously evolves with the passage of time and proliferates in diverging research directions dynamically. The aims of this study are to provide a global overview of research trends in information science and to trace its changes in the main topics over time. The study examined the topics of research articles published in JASIST between 1985 and 2009 and identified its changes during five 5 year periods. The study found that the most productive area has consistently been ‘Information Retrieval’, followed by ‘Informetrics’, ‘Information Use and Users’, ‘Network and Technology’, and ‘Publishing and Services’. Information retrieval is a predominant core area in Information Science covering computer-based handling of multimedia information, employment of new semantic methods from other disciplines, and mass information handling on virtual environments. Currently Informetric studies shift from finding existing phenomena to seeking valuable descriptive results and researchers of information use have concentrated especially on information-seeking aspects, so adding greater sophistication to the relatively simple approach taken in information retrieval.

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본 연구는 사용자의 중심의 시스템을 지향하고 있는 현 시점에서 사용자 인터페이스 연구의 동향을 분석하는 것이 그 어느 때 보다 중요하다고 보고, 최근 10년 동안에 정보학분야에서 수행된 사용자 인터페이스 연구를 정량적으로 그리고 정성적으로 살펴보았다. 즉, 6개의 정보학관련 학술잡지에 수록된 128편의 논문을 분석하여 다음과 같은 4가지의 연구질문에 답하였다: 1) 어떠한 주제들이 연구되었는지, 2) 어떠한 학술지가 주로 어떠한 주제의 논문을 출판하는지, 3) 어떠한 방법론이 어떤 주제에서 많이 사용되고 있는지, 4) 연도별 연구변화는 어떠한지. 이에 따라 본 연구는 주제별 분포, 학회지별 분포, 학회지별 주제 분포, 방법론별 학회지 분포, 방법론별 주제 분포, 연도별 주제 분포와 연도별 학회지 분포를 살펴보고 정성적으로 각각의 논문들을 주제별로 리뷰하였다. 그 결과, 「정보관리학회지」가 비율적으로 이 주제를 가장 많이 다루고 있는 것으로 나타났고, ‘웹사이트 평가’, ‘탐색 인터페이스’, ‘정보설계’, ‘상호작용 스타일 설계’ 순으로 연구가 많이 수행되었다. 또한 방법론은 서베이 연구 방법론, 비개입적 연구방법론, 실험연구 방법론 순으로 많이 사용된 것으로 나타났다. 그리고 사용자 인터페이스 연구는 2000년대 초반에 후반보다 더 많은 연구가 수행된 것을 알 수 있었다. 앞으로 사용자 인터페이스 연구가 보다 확고한 정보학의 소주제 영역으로 자리 잡기 위해서는 폭넓은 연구주제와 연구방법론의 선택이 필요하다고 본다.

Abstract

The aims of this study are to provide an overview of research trends on user interface in the field of Information Science. This study attempts to address the following four questions: 1) what are the research areas or subject topics, 2) what are the patterns of user interface publication, 3) what methods are often used to what topics, and 4) what are the changes in the subject topics and research methods over the past ten years. It analyzed a total of 128 research articles published in four Korean LIS journals and one U.S. journal. The study also reviewed 72 articles published in Korean journals for identifying research trends. The study found that the most productive areas were ‘web site evaluation’, followed by ‘search interface’, ‘information design’ and ‘interaction style design’. The most frequently used research methods were survey methods, followed by unobtrusive methods, and experiments. Journal of the Korean Society for Information Management published the most articles on research of user interface. The research of user interface was conducted more frequently in the early 2000s than later years.

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본 연구는 미국도서관협회(American Library Association, ALA)의 인가를 받은 문헌정보학 프로그램에서 제공하는 데이터사이언스와 관련된 수업의 내용을 조사했다. 연구의 목적은 강의 계획서의 내용 분석을 통해 해당 수업에서 다뤄지는 교과목 명, 교과 설명, 학습 목표, 주차 별 주제를 살펴보는 것이다. 문헌정보학 프로그램에서의 데이터사이언스와 관련된 필수 과목 및 선택 과목은, 데이터사이언스 개론, 데이터 마이닝, 데이터베이스, 데이터 분석, 데이터 시각화, 데이터 큐레이션 및 관리, 머신 러닝, 메타데이터, 컴퓨터 프로그래밍 등 데이터사이언스 전 분야에 걸쳐 다양하게 교과목이 개설되어 있었다. 본 연구의 결과는 문헌정보학 프로그램에서 데이터사이언스 교과 과정을 개설 및 개정할 때 논의의 시작점이 될 수 있는 기초 자료가 되어 운영 역량을 강화하는데 활용되기를 기대한다.

Abstract

This preliminary study examined the status of data science-related course syllabi in the American Library Association (ALA) accredited Library and Information Science (LIS) programs. The purpose of this study was to explore LIS course syllabi related to data science, such as course title, course description, learning outcomes, and weekly topics. LIS programs offer various topics in data science such as the introduction to data science, data mining, database, data analysis, data visualization, data curation and management, machine learning, metadata, and computer programming. This study contributes to helping instructors develop or revise course materials to improve course competencies related to data science in the ALA-accredited LIS programs.

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오늘날 폭발적인 정보의 증가로 이용자들은 자신이 원하는 정보를 찾기 위해 엄청난 시간과 노력을 기울여야 한다. 이 문제를 해결하기 위하여 이용자의 정보요구를 분석하고 이용자에게 적합한 논문을 추천해주는 논문추천시스템이 등장하고 있다. 그러나 대부분의 논문추천시스템은 논문추천시스템의 핵심인 이용자 프로파일을 간과하고 있다. 따라서 이 연구는 논문추천시스템의 성능을 좌우하는 이용자 프로파일을 기존의 평균으로 계산하지 않고 새로운 TPIPF(Topic Proportion-Inverse Paper Frequency)로 계산하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법과 기존의 방법을 모두 논문추천시스템에 적용하여 각각의 성능을 온라인 참고문헌 관리도구인 CiteULike에서 제공된 데이터 실험을 통하여 비교하였다. 그 결과 제안된 TPIPF 방법을 적용한 논문추천시스템의 성능이 더 높다는 것을 알 수 있었다.

Abstract

Nowadays users spend more time and effort to find what they want because of information overload. To solve the problem, scientific article recommendation system analyse users’ needs and recommend them proper articles. However, most of the scientific article recommendation systems neglected the core part, user profile. Therefore, in this paper, instead of mean which applied in user profile in previous studies, New TPIPF (Topic Proportion-Inverse Paper Frequency) was applied to scientific article recommendation system. Moreover, the accuracy of two scientific article recommendation systems with above different methods was compared with experiments of public dataset from online reference manager, CiteULike. As a result, the proposed scientific article recommendation system with TPIPF was proven to be better.

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이 연구의 목적은 브라운의 주제분류법 초판을 분석하여 오늘의 분류법 연구에 대한 시사점을 파악하는 것이다. 이를 위해 1906년에 발표한 주제분류법 초판을 분석 대상으로 삼았다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 분류체계의 구성에서 주제분류법의 주류는 크게 11가지로 구분되며, 각 주류는 000에서 999로 세분되어 열거식으로 나열되었다. 둘째, 분류기호 합성 방법은 크게 3가지가 있다. 셋째, 새로운 주제 처리 방법으로 본표에 없는 새로운 주제가 나타나면 적절한 위치에 새로운 분류기호를 삽입할 수 있는 유연성이 있었다. 분류법 연구에 대한 시사점은 크게 네 가지로 구분할 수 있다. 첫째, 이전의 분류법에는 없었던 혁신적인 방법인 복합 주제에 대한 분류기호 합성 방법을 제시하였다. 둘째, 패싯을 지원하는 보조표 운영을 통하여 주제를 다양한 측면에서 설명하였다. 셋째, 자관별로 유연한 분류체계를 가질 수 있도록 한 분류법으로 분류체계에 새로운 주제를 쉽게 삽입할 수 있거나 도서관 장서 규모에 따라 간략한 분류기호를 사용할 수 있도록 하였다. 넷째, 디지털 자료에 대한 접근점으로 고려할 수 있는 디렉토리를 제공하였다.

Abstract

The purpose of this study is to analyze the first edition of Brown’s Subject Classification and to understand the implications of today’s library classification. For this purpose, the first edition of the Subject Classification published in 1906 was analyzed. The analysis results are divided into three main areas. First, SC is divided into eleven main classes and each class is subdivided into enumerated subdivisions from 000 to 999. Second, As a method of synthesizing the classification numbers, there were three methods of synthesis. There was a flexibility to insert a new classification number at the appropriate location when a new topic that does not appear in the main table appeared. Implications for classification studies can be divided into four main categories. First, SC proposed a method of classification number synthesis for composite topics, which is an innovative method that was not available in previous library classification. Second, the subject matter was explained in various aspects through the operation of auxiliary tables supporting the facets. Third, it is possible to easily insert a new topic into the classification system by using the SC that can have a flexible classification system for each library, or to use a short classification number according to the size of the library collection. Fourth, it provided a directory that can be considered as access points for digital materials.

초록

구조적 초록은 학술 논문의 주제를 표현하는 역할을 하여 학술 논문을 처리하는데 중요한 요소로 인식되어왔다. 이 연구에서는 구조적 초록을 구성하는 세부 필드의 속성을 4개로 분석하고 초록의 구조를 활용하여 문서 클러스터링에 적용할 수 있는 가능성을 고찰고자 하였다. 구조적 초록의 필드 속성을 문서 클러스터링에 적용한 결과 클러스터링 기법간의 편차가 있었으나 연구 목적이 제공하는 정보량에 비해 주제성이 커서 클러스터링 성능에 가장 큰 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 또한 분석 결과 특정 필드에 특화되어 출현하는 필드 종속적인 단어가 발생하는 것으로 나타나 필드 종속적인 단어를 배제하고 집단내 평균연결 기법을 적용하였을 때는 클러스터링의 성능이 개선되는 것으로 분석되었다.

Abstract

Structured abstracts have been regarded as an essential information factor to represent topics of journal articles. This study aims to provide an unconventional view to utilize structured abstracts with the analysis on sub fields of a structured abstract in depth. In this study, a structured abstract was segmented into four fields, namely, purpose, design, findings, and values/implications. Each field was compared in the performance analysis of document clustering. In result, the purpose statement of an abstract affected on the performance of journal article clustering more than any other fields. Furthermore, certain types of keywords were identified to be excluded in the document clustering to improve clustering performance, especially by Within group average clustering method. These keywords had stronger relationship to a specific abstract field such as research design than the topic of an article.